Mit insgesamt über 4 Mio. Euro fördert das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) zwei große Verbundprojekte, mit denen der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Weinbau weiter vorangetrieben wird. Auf dem Umwelt- Campus Birkenfeld der Hochschule Trier hat Bundesministerin Julia Klöckner die Förderbescheide an die Koordinatoren der beiden Projekte – PINOT und SmartGrape – übergeben.
Zu den Projekten
PINOT: Projekt zur Entwicklung einer künstlichen Intelligenz für oenologische Technologie – 2,9 Millionen Euro Förderung
Um die Arbeit von Winzerinnen und Winzern zu erleichtern, wird im KI-Verbundprojekt PINOT die menschliche Wahrnehmung von Nase, Zunge und Mund mit Sensoren und künstlicher Intelligenz unterstützt. Ziel des Projekts ist es, Winzer, Kellermeister sowie Weinhändler durch die Entwicklung mobiler Handgeräte und Laborsysteme bei der Erfassung weinbezogener Informationen zu unterstützen. Dadurch wird es möglich, den Geschmack von der Traube bis zum fertigen Wein objektiv und digital festzuhalten. Auf Grund der Komplexität von Wein ist die Erfassung und Verarbeitung qualitätsbestimmender Merkmale eine große Herausforderung in den verschiedenen Schritten der Weinherstellung. Für Qualitätssicherung, Rückverfolgbarkeit, Nachhaltigkeit und Sicherstellung der Authentizität von Wein kommen daher Multi-Sensor-basierten Analysesystemen eine besondere Bedeutung zu.
Verbundpartner des Projekts:
- Weincampus Neustadt am Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum (DLR) Rheinpfalz (Verbundkoordinator),
- Umwelt-Campus Birkenfeld der Hochschule Trier,
- Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS),
- Genie Enterprise Inc.,
- Wille Engineering,
- Vineyard Cloud GmbH,
- Weingut Lergenmüller Gbr.
SmartGrape: KI-basiertes Messsystem zur Qualitätsbestimmung im Weinbau – 1,2 Millionen Euro Förderung
Das Verbundprojekt SmartGrape konzentriert seine Forschung auf die Entwicklung eines kompakten Messsystems auf Basis der Infrarotspektroskopie im mittleren Infrarotbereich (MIR). Für die Entwicklung soll an verschiedenen Punkten KI eingesetzt werden, um ein mobiles, adaptives, kostengünstiges, robustes und zuverlässiges Messsystem zur Auswertung komplexer Spektren zu entwickeln und damit die Qualitätscharakterisierung von Weintrauben und die Bestimmung des Schimmelpilzwachstums voranzutreiben. Die Entwicklung erfolgt unter Einsatz maschineller Lernund Datenverarbeitungsmethoden. Viele tausend Signale qualitätsbestimmender Traubeninhaltsstoffe werden mittels KI in den Qualitätskontext des Produkts Wein gesetzt. Das Messsystem wird als kompaktes, robustes und kostengünstiges Verfahren für die Anwender im Weinberg und Kelterhaus konzipiert. (jk)
Verbundpartner des Projekts:
- Fraunhofer Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung (IVV),
- Weincampus Neustadt am Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum (DLR) Rheinpfalz,
- IRPC Infrared-Process Control GmbH,
- QuoData Gesellschaft für Qualitätsmanagement und Statistik mbH,
- LiquoSystems GmbH.
